16+
Нет отзывов
Купили 10 человек
Аннотация
| Серия | Библиотека программиста |
|---|---|
| Издательство | |
| Переплет | Мягкий переплёт |
| Страниц | 464 |
| Год, тираж | 2020, 800 экз. |
1 739 ₽1 449 ₽-17%
Последний экземпляр
как получить заказ
В пт, 18 сентября — бесплатно
- В сб, 19 сентября — от 247 ₽
- КурьеромВ пт, 18 сентября — от 318 ₽
- Почтой РоссииВ сб, 19 сентября — от 588 ₽
Отзывы
0Описание и характеристики
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных.
Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных.
Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением.
В этой книге:
- Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах.
- Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R.
- Классификация значимости результатов.
- Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов.
- Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов.
- Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения.
- Оценка моделей и улучшение их производительности.
- Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.
Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных.
Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением.
В этой книге:
- Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах.
- Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R.
- Классификация значимости результатов.
- Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов.
- Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов.
- Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения.
- Оценка моделей и улучшение их производительности.
- Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.
| Код | 2788419 |
|---|---|
| Издательство | |
| Серия | Библиотека программиста |
| Автор | |
| Переводчик | Сандицкая Е. |
| Переплет | Мягкий переплёт |
| Кол-во страниц | 464 |
| Год издания | 2020 |
| Тираж | 800 экз. |
| ISBN | 978-5-4461-1512-9 |
| Раздел | Языки и среды программирования |
| Размеры | 2.1 см × 16.5 см × 23.3 см |
| Вес | 0.6 кг |